| 研究概要 |
本研究では，3次元（3D）モデルをその部分を検索要求として検索する手法の開発を目指す．H25年度の研究成果の概要は以下の通りである．
1．部分形状による検索：部分を指定する3Dモデルによるクエリと，3Dモデルとを，多視点からの画像をランダム分割して比較し検索する手法を開発した．我々の作成した3次元モデル部分検索ベンチマークで本提案手法の性能評価をした結果，既存の手法よりは有意に高い検索精度を得た．ただ，精度も速度も未だ不十分であり，今後の研究が必要である．
2．スケッチによる3D形状検索：3次元モデルの部分形状を指定して検索する際，その部分に対応する3Dモデルの用意が困難な場合も多い．そこで，人の描く2次元（2D）の（全体）スケッチをもとに3Dモデルを検索する手法を検討し，2Dスケッチと3Dモデルという領域（ドメイン）の異なるデータを高精度で比較する超ドメイン多様体法を用いて高い精度を得た．成果は国際学会論文発表した．今後は部分検索に発展させる予定である．
3．高速な特徴比較：3Dモデルの部分検索では，1つの3Dモデルを分割して得られる多数（例えば10,000個）の「部分」と検索要求の比較を行う．例えばデータベース中に100,000個の3Dモデルがあるとすると，1000,000,000回の特徴類似比較が必要となる．現実的な時間で高精度の特徴比較を行う為，非線形次元削減と2進コードへのハッシングを組み合わせた手法を開発した．スケッチによる3次元モデル検索の場合で評価した結果，精度の低下が無く，検索の速度を数10倍～数100倍程度，高速化できた．本手法は現在学会論文投稿中である．
4．ボクセルから抽出する軽量3次元局所形状特徴：ボクセルから抽出する，処理の軽量な3次元局所特徴を開発し，既存の3次元特徴とほぼ同等の精度を10分の1程度の計算量で実現した．本手法は現在学会論文投稿中である．
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